論文の概要: Extending Ontologies: From Dense Embeddings to Hybrid Quantum-Fuzzy Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08658v1
- Date: Sun, 07 Jun 2026 14:56:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.361882
- Title: Extending Ontologies: From Dense Embeddings to Hybrid Quantum-Fuzzy Systems
- Title（参考訳）: 拡張オントロジー:Dense Embeddingsからハイブリッド量子ファジィシステムへ
- Authors: Angjelin Hila,
- Abstract要約: 本稿では,知識グラフと知識推論が密着型埋め込みアルゴリズムとどのように統合されているかを検討する。
そこで本研究では,量子神経ネットワーク(QNN)による古典的および文脈的推論を両立する知識表現システムとして,ニューロ量子ファジィシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLMs have revolutionized knowledge representation and retrieval, but lack the explicit modeling that knowledge ontologies possess. This paper surveys the ways that ontologies and knowledge graphs have been integrated with dense embedding algorithms. All hitherto attempts involve a trade-off between probabilistic and crisp inference. This paper proposes a novel frontier for devising knowledge representation systems that can simultaneously accommodate probabilistic and crisp inference in the same representation. To this effect, the paper proposes neuro-quantum-fuzzy systems as knowledge representation systems that accommodate both classical and contextual inference implemented through quantum-neural networks (QNN).
- Abstract（参考訳）: LLMは知識表現と検索に革命をもたらしたが、知識オントロジーが持つ明示的なモデリングは欠如している。
本稿では、オントロジーと知識グラフが密着型埋め込みアルゴリズムとどのように統合されているかを検討する。
すべてのヒットヘルトの試みには、確率的推論とクリップ推論のトレードオフが含まれる。
本稿では,確率的およびクリプス的推論を同時に同一表現に適応できる知識表現システムを開発するための新たなフロンティアを提案する。
そこで本研究では,量子ニューラルネットワーク(QNN)によって実装された古典的および文脈的推論に対応する知識表現システムとして,ニューロ量子ファジィシステムを提案する。
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